*OpenAI大重啓：新模型想讓你相信ChatGPT像人思考*
9月13日消息，經過數周的猜測與期待，OpenAI終于推出了其首個“推理模型”o1。這款産品被認爲是該公司迄今最強大的人工智能産品之一，其解決問題的能力表現出前所未有的類人思維特質。至少，這是該公司對外的宣傳。
不過，和OpenAI以往的研究和産品發布一樣，o1目前仍有些“吊胃口”。OpenAI聲稱，這個模型在處理複雜任務時表現更加出色，但卻幾乎未透露模型訓練的細節。目前，o1僅向付費ChatGPT用戶和特定程序員提供有限預覽。
OpenAI信心滿滿地表示，o1在物理、化學和生物等領域已經展示出類似博士生的思維深度。這一進展被認爲如此重要，以至于OpenAI決定從現有的GPT-4重新開始，將模型的編號重置爲“1”，甚至考慮舍棄已被廣泛認可的“GPT”品牌。這一品牌不僅定義了其聊天機器人，還標志著整個生成式人工智能領域的騰飛。
OpenAI今天發布的研究報告和博客文章，展示了許多o1在應對複雜推理任務上的驚人能力。這些任務涵蓋高等數學、編程難題、密碼解密，甚至包括來自遺傳學、經濟學和量子物理學領域的專業問題。大量圖表顯示，o1在公司內部評估中，已顯著超越了其頂尖的語言模型GPT-4o，在編程、數學及科學領域表現尤爲突出。
這些進步的關鍵源自對兒童教育的深刻洞察——“三思而後行”。OpenAI稱，OpenAI o1在作答前會花費更多時間進行“深思熟慮”，類似于人類的思考過程。公司將這一過程稱爲“思維鏈”，這是一個AI研究中的術語，指將問題分解爲多個中間步驟的解決策略。這個“思維鏈”機制使模型能夠逐步解決小任務、自我修正並優化解決方案。當用戶向o1提出問題時，模型會顯示“思考中”，隨後展示其推理過程中的一些步驟，如“追溯曆史演變”或“整合證據片段”。最終，它會標注思考的時長，例如“思考9秒”，然後給出答案。
盡管o1在生成答案時的完整“思維鏈”對用戶不可見，以簡化用戶體驗，但這也犧牲了部分透明度，使得用戶難以了解模型如何得出最終的結論。這同時也是爲了保護模型的核心技術不被競爭對手掌握。關于o1的構建細節，OpenAI透露甚少，僅表示其訓練基于“全新的優化算法和訓練數據集”。
盡管OpenAI的營銷力度空前，但o1是否會爲ChatGPT帶來革命性體驗，或僅是對現有模型的漸進式改進，仍不確定。不過，從公司展示的研究成果和我的初步測試來看，o1的輸出結果確實更爲全面且富有邏輯。這反映了OpenAI對規模效應的信心：更大的AI模型、更多的數據以及更強大的計算能力，將推動AI性能的飛躍。訓練時間越長，o1的表現越出色。
然而，長時間的思考也伴隨著更高的成本。OpenAI允許程序員支付使用其技術，而o1的每個詞輸出費用大約是GPT-4o的四倍。生成式AI所需的高性能芯片、電力及冷卻系統都極爲昂貴。爲了滿足這些龐大的計算需求，科技公司、能源企業和其他行業預計將投入數萬億美元。這引發了人們的擔憂：AI是否會像加密貨幣或互聯網泡沫時代一樣，成爲新的泡沫。由于o1響應問題所需的時間更長，其消耗的資源也隨之增加，這進一步加劇了AI技術何時能盈利的不確定性。
這延長的處理時間，最顯著的影響或許並不是技術或財務方面的負擔，而是對品牌的重塑。相比過去AI模型中那些晦澀的術語如“轉換器”和“擴散”，OpenAI的“推理模型”以及“思維鏈”聽起來更貼近日常語言，帶有一種“人類化”的色彩。
這種語言策略並非OpenAI獨有。初創公司Anthropic將其主打模型Claude形容爲擁有“性格”和“頭腦”，谷歌大肆宣傳其AI的“推理”能力，AI搜索初創公司Perplexity則宣稱其産品“理解你”。OpenAI的博客直接指出，o1“像人類一樣思考”，“如同真正的軟件工程師一般工作”，並且“具備類似人類的推理能力”。盡管研究負責人強調，OpenAI並不認爲其産品等同于人類大腦，但他也承認，o1在某些方面確實比之前的模型顯得更“人性化”。
對于一個産品定位尚不清晰的行業來說，“人性化”的表達方式無疑是一種有力的營銷手段。智能的定義本來就模糊不清，而語言模型的實際價值也難以確切評估。“GPT”這個名稱看似簡單，卻難以傳達任何實際含義。盡管OpenAI的首席研究官鮑勃·麥克格羅（Bob McGrew）認爲，OpenAI o1是邁向“更合理命名”的第一步，旨在更清晰地表達其産品，但這些字母和數字組合的微妙差異對普通人來說往往無關緊要。
然而，推銷一種能夠“像你一樣思考”的工具，與科學實驗室的術語完全不同，它更像是文學中的概念。這樣的描述固然不比其他AI術語更精確，甚至可能更模糊，但也正因此賦予了其獨特的魅力。一個聲稱“像人類思考”的AI模型，爲人們留下了想象的空間，讓每個用戶都能填補其中的空白，構想出一台“像我一樣運作”的機器。或許，銷售生成式AI的關鍵就在于此——讓客戶自己去構築和填補這其中的“魔法”。---（小小/來源 : 易科技報導）
*OpenAI發布新模型o1，更像理科生，不會多模態但推理能力超強*
9月13日消息，去年，OpenAI通過推出GPT-4，實現了人工智能領域的一次重大突破。周四，該公司宣布了一個標志著其研究方向轉變的全新模型：OpenAI o1。
OpenAI o1具備獨特的邏輯“推理”能力，能夠解決許多現有模型（包括OpenAI目前最強大的模型GPT-4o）無法處理的複雜問題。與傳統大語言模型通常一步給出答案不同，OpenAI o1像人類一樣，通過逐步推理，最終得出正確的結論。
OpenAI首席技術官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）在接受采訪時表示：“我們將其視爲人工智能模型發展的新範式，特別是在處理複雜推理任務時，展現出了前所未有的優勢。”
OpenAI o1的內部代號爲“草莓”，並非旨在取代GPT-4，而是對其的補充。
穆拉蒂還透露，OpenAI目前正在構建下一代主模型GPT-5，其規模將遠超前代。盡管公司依然認爲擴大模型規模能帶來新的突破，GPT-5預計將融合本次展示的推理技術。“我們有兩個發展方向，一個是規模擴展，另一個是推理能力提升，我們希望最終將兩者結合，”穆拉蒂說道。
大語言模型通常依賴龐大的神經網絡和海量數據進行訓練，展現出卓越的語言和邏輯能力，但在處理基本推理問題（如簡單的數學題）時，表現不佳。
穆拉蒂指出，OpenAI o1采用了強化學習技術，通過對正確答案給出正反饋、錯誤答案給出負反饋，逐步提升模型的推理策略。她補充說：“這個模型不僅提升了思維的敏銳度，還微調了它用于解決問題的策略。”強化學習已經幫助計算機在遊戲和複雜任務（如芯片設計）中取得了超凡表現，同時也是開發高效、友好的聊天機器人的關鍵技術。
OpenAI研究副總裁陳信翰（Mark Chen）展示了OpenAI o1的能力，解決了GPT-4o無法處理的多個問題，包括複雜的化學題和一個棘手的數學推理題。陳信翰表示：“新模型不再只是模仿人類思維方式，而是學會了獨立思考。”
OpenAI稱，新模型在多個領域（如編程、數學、物理、生物和化學）的測試中表現出色。在美國數學邀請賽（AIME）中，GPT-4o平均解答率爲12%，而OpenAI o1的解答率則高達83%。
不過，OpenAI o1的速度不如GPT-4o，且其優勢並非在所有情況下都明顯，部分原因在于它無法搜索網絡，也不具備多模態功能，無法處理圖像或音頻數據。
近年來，提升大語言模型的推理能力一直是研究熱點，競爭對手也在積極探索。谷歌今年7月宣布了AlphaProof項目，結合了語言模型和強化學習，專注于解決複雜的數學問題。盡管AlphaProof能夠通過正確答案學習數學推理，但面臨的挑戰在于現實問題並非總有明確答案。
OpenAI表示，其新推理系統具備更廣泛的適用性。陳信翰認爲：“我們在這一領域取得了突破，這也是我們的優勢所在。該系統在各個領域的推理任務中表現出色。”
斯坦福大學教授諾亞·古德曼（Noah Goodman）曾發表過關于提高大語言模型推理能力的研究，他認爲，通過精心設計的提示性語言模型結合手工優化數據，可能是實現推理能力提升的關鍵。古德曼還表示，如果能在速度和准確性之間取得平衡，將是“意義重大的進步”。
麻省理工學院助理教授Yoon Kim指出，大型語言模型的推理機制仍顯得神秘，盡管它們能夠逐步推理，但與人類思維或存在本質差異。這種差異在技術被廣泛應用時可能會變得至關重要。他說：“這些系統可能會做出影響衆多人的決策。更大的問題是，我們能否信賴它們的決策機制？”
OpenAI新技術或許還有助于確保AI模型的“良性行爲”。穆拉蒂表示，新的推理模型可以通過對結果的推理，避免産生不良或有害的輸出。她說：“就像教育孩子一樣，一旦他們理解爲什麽要做某件事，他們就能更好地遵守規範、行爲准則和價值觀。”
華盛頓大學名譽教授、人工智能專家奧倫·埃齊奧尼（Oren Etzioni）指出：“讓大語言模型具備多步驟推理、使用工具和解決複雜問題的能力至關重要，單靠規模擴展難以達成這一目標。”他補充說，即使推理能力得到提升，幻覺和事實驗證問題依然存在。
陳信翰透露，該公司開發的新推理方法表明，人工智能的發展並不一定需要龐大的算力支撐。“這一變革令人振奮。我們相信它能以更低的成本實現智能輸出，而這正是我們公司核心願景的一部分。”---[文源：易科技報導/責任編輯 ： 王鳳枝*文 : 小小]
